Down-Menu*/ .nav li ul {position: absolute; padding: 20px 0; width: 300px;}

Miksi data voi valehdella

Tämän vuoksi ei kannata luottaa täysin dataan.

Miksi data voi valehdella

Monet yritykset pyrkivät keräämään mahdollisimman paljon dataa ja käyttämään BI-ratkaisuja sen analysointiin ja päätöksentekoon. Mutta oletko tietoinen siitä, että data voi joskus valehdella? Kyllä, luit oikein – data voi olla harhaanjohtavaa ja johtaa siten virheellisiin päätöksiin. Kerromme, miksi ja miten data voi valehdella ja mitä voit tehdä varmistaaksesi, että BI-ratkaisusi tuottaa luotettavia ja tarkkoja tuloksia.

Miksi dataan ei pidä luottaa sokeasti

Teemme päivittäin päätöksiä erilaisten tietojen perusteella, jotta emme joutuisi perustamaan näitä päätöksiä intuitioon. Oletamme näin tehdessämme tekevämme oikean päätöksen. Koska luotamme tällä tavoin niin paljon taustalla oleviin tietoihin, on tärkeää tiedostaa, että tiedot voivat myös valehdella – erityisesti silloin, kun teemme tärkeitä päätöksiä, joilla voi olla kauaskantoisia seurauksia liiketoiminnalle. Jos analyysin tulokset ovat epätarkkoja tai vääriä, ne voivat johtaa virheellisiin ratkaisuihin, jotka puolestaan voivat johtaa taloudellisiin tappioihin, huonoon maineeseen, asiakkaiden menettämiseen tai jopa oikeusriitoihin. Lisäksi virheelliset data-analyysitulokset voivat myös heikentää luottamusta yrityksen kykyyn analysoida tietoja ja siten vaikuttaa kielteisesti liiketoiminnan tuloksiin. Tästä syystä on ratkaisevan tärkeää olla tietoinen, että data voi joskus olla harhaanjohtavaa, ja huolehtia asianmukaisin toimenpitein siitä, että analyysitulokset ovat aina luotettavia ja tarkkoja.

Miksi data voi valehdella

On monia syitä siihen, miksi data voi olla harhaanjohtavaa:

1. Virheellinen data:

Jos BI-ratkaisuun syötetyt tiedot ovat virheellisiä, se johtaa virheellisiin tuloksiin. Tämä voi johtua useista tekijöistä:

  • Datan laatu: Jos datan laatu on huono, käytetty data voi olla virheellistä, puutteellista tai ristiriitaista. Lue artikkeli ”Datan laadunhallinta”, jos haluat tietää, miksi näin voi tapahtua ja miten hyvä tiedon laadunhallinta auttaa varmistamaan datan korkean laadun.
  • Ajantasaisuus: Jos data, johon analyysi perustuu, on vanhentunutta, analyysi ei pysty heijastamaan nykyisiä markkinaolosuhteita tai toimialan muutoksia, mikä voi johtaa vääriin tuloksiin ja heikentää aiempien analyysien ja datan merkitystä.
  • Datalähde: Jos käytetyt datalähteet eivät ole hyviä, myös BI-järjestelmän analyysit voivat olla vääriä. Esimerkiksi manuaalisesti syötetyt tai eri lähteistä yhdistetyt tiedot voivat olla virheellisiä, puutteellisia tai ristiriitaisia. Jos datalähteitä ei yhdistetä oikein, analyysit voivat lisäksi olla vääristyneitä. Näin käy esimerkiksi, jos haluat analysoida, mistä maista suurin osa asiakkaistasi on kotoisin, mutta et ylläpidä johdonmukaisesti maata CRM-järjestelmässäsi asiakastietoja luodessasi, jolloin datalähde ei ole riittävä. Siksi on tärkeää varmistaa, että data on peräisin luotettavasta lähteestä.

2. Huono tiedonkeruu:

Jos tiedonkeruussa käytetyt analyysitekniikat ovat virheellisiä tai niitä ei sovelleta oikein, tulokset saattavat vääristyä. Esimerkiksi tilastollisten menettelytapojen huono valinta tai tulosten riittämätön tulkinta voi johtaa vääriin johtopäätöksiin. Myös valvonnan puute voi aiheuttaa ongelmia, sillä ilman sitä ei ole varmuutta siitä, että analyysimenetelmiä tai algoritmeja on sovellettu oikein ja että tulokset ovat uskottavia ja ymmärrettäviä. Näin voi käydä jos esimerkiksi teet kyselyn, mutta et ota huomioon kaikkia asiaankuuluvia osatekijöitä, kysyt vääriä kysymyksiä tai et määrittele vastausvaihtoehtoja selkeästi. Tämä vaikuttaa kyselyn tuloksiin, joten tulos ei ole asianmukainen. On myös mahdollista, että analyysimenetelmään vaikuttavat tiedostamattomat ennakkoluulot, jolloin analyysin tulokset ovat virheellisiä.

3. Epätasapuolinen valinta:

Jos analyysissä käytetyt tiedot eivät edusta kaikkia osapuolia, se voi johtaa vääristymiin. Sama pätee, jos data ei riitä edustamaan riittävästi kysymystä tai ongelmaa. Näin käy esimerkiksi silloin, kun keräät tuotearvosteluja tietyllä alustalla, jota käyttää pääasiassa tietty asiakassegmentti. Tällöin arviot eivät edusta kaikkien asiakkaidesi mielipidettä. Arvosteluiden avulla saamasi kokonaiskuva on näin ollen vääristynyt.

4. Epätasapuolinen käsittely:

Jos dataa ei prosessoida oikein, se voi myös johtaa vääristymiin. Jos esimerkiksi keräät tietoja asiakkaidesi tulotason kartoittamiseksi, mutta määrittelet tulojen ylä- ja alarajat väärin, analyysin tulokset voivat antaa vääristyneen kuvan.

5. Virheellinen tulkinta:

Käytettävissä olevien tietojen asianmukainen tulkinta ja oikeiden johtopäätösten tekeminen on vaikea tehtävä. Jos analyysin suorittajalla ei ole riittävää asiantuntemusta tai ymmärrystä taustalla olevista tekijöistä, virheitä voi tapahtua nopeasti. Esimerkiksi useimmat asiakkaat ovat todennäköisemmin halukkaita antamaan yrityksestäsi tai tuotteestasi verkkoarvostelun, jos he ovat tyytymättömiä sen suorituskykyyn. Jos et tiedosta tätä, voit päätellä negatiivisten arvostelujen perusteella, että suurin osa asiakkaistasi on tyytymättömiä, vaikka näin ei olisikaan.

6. Väärät olettamukset:

Jos analyysin perustana olevat oletukset ovat virheellisiä, myös tulokset voivat olla virheellisiä. Jos esimerkiksi oletat markkinaolosuhteet tai asiakastarpeet väärin, saatat uskoa, että asiakkaat eivät ostaisi tuotetta, jos tietty ominaisuus puuttuu. Asiakkaat saattavat kuitenkin pitää kyseistä ominaisuutta tarpeettomana tai ostaa tuotteesi muista syistä.

7. Vääränlainen edustus:

Jos toisiinsa liittyviä tietoja analysoidaan irrallaan toisistaan, se voi myös johtaa vääristeltyyn näkemykseen todellisesta tilanteesta. Esimerkkinä voidaan mainita, että suklaapääsiäispuput ovat suosittuja kaksi kuukautta ennen pääsiäistä. Koska pääsiäinen ei kuitenkaan tapahdu joka vuosi samana päivänä, pelkkä suklaapupujen myynnin tarkastelu ilman yhteyttä juhlapyhien päivämääriin voi olla hämmentävää. Tiedot osoittaisivat myynnin kasvavan keväällä ja myynnin äkillisen laskun jossain vaiheessa, mutta syy tähän ei olisi tällöin ymmärrettävissä.

8. Virheellinen soveltaminen:

Jos BI-ratkaisua ei käytetä oikeaan käyttötarkoitukseen, jota varten se on kehitetty, se voi myös johtaa virheellisiin tuloksiin. Jos esimerkiksi tuotannon suorituskyvyn arviointiin käytetään rahoitusanalyysiä varten kehitettyä ratkaisua, kaikki olennaiset tiedot eivät välttämättä näy, mikä johtaa virheellisiin analyysituloksiin.

Mitä näiden virheiden välttämiseksi voidaan tehdä?

Edellä mainittujen virheiden välttämiseksi BI-ratkaisuja käytettäessä voidaan ryhtyä seuraaviin toimenpiteisiin:

1. Korkea tietojen laatu:

Yritysten on varmistettava, että BI-ratkaisuun syötettävä data on puhdasta ja täsmällistä. Tämä voidaan saavuttaa suorittamalla laadunvalvontaa ja tarkistamalla jatkuvasti datan täydellisyyttä ja tarkkuutta. Vältä myös vanhentuneiden tai epäluotettavista lähteistä peräisin olevien tietojen käyttöä.

2. Asianmukainen tiedonkeruu:

Samoin on tärkeää, että analyyseissä käytettävä data on edustavaa. Mieti siksi tarkkaan, mistä ja miten haluat kerätä dataa ja mitkä tiedot tai tekijät ovat merkityksellisiä. Validoi data myös esimerkiksi käyttämällä edustavia näytteitä. Kun valitset tietoja, varmista, että ne ovat relevantteja kysymyksesi tai ongelmasi kannalta.

3. Oikea käsittely:

Oikeanlainen tietojenkäsittely onnistuu standardoiduilla menettelyillä sekä tarkistamalla tulokset loogisten virheiden varalta.

4. Oikeanlainen tulkinta:

Käytettävissä olevien tietojen asianmukainen tulkinta voi olla hyvin vaikeaa. Varmista siksi, että kaikki, jotka analysoivat ja tulkitsevat dataa, ovat riittävän ammattitaitoisia. Lisäksi analyysin aikana tehdyt oletukset tulisi harkita huolellisesti ja dokumentoida, jotta ne voidaan jäljittää milloin tahansa. Jos virheellisiä oletuksia tehdään, ne voidaan havaita nopeasti, ja analyysi voidaan korjata. Vältä myös toisiinsa liittyvien tietokokonaisuuksien tarkastelua irrallaan toisistaan.

5. Käyttötarkoitus:

On tärkeää, että BI-ratkaisua käytetään ainoastaan siihen tarkoitukseen, johon se on kehitetty. Tämän varmistamiseksi käyttäjät tulisi kouluttaa asianmukaisesti. Jos BI-ratkaisua päätetään alun perin käyttää tiettyyn tarkoitukseen, mutta sitä halutaan myöhemmin käyttää myös muihin tarkoituksiin, ohjelmisto on mukautettava siten, että se heijastaa tarkasti kaikkea asiaankuuluvaa dataa.

Yhteenveto

Kuten sanonta ”älä koskaan luota tilastoon, jota et ole itse manipuloinut”, liiketoimintatietoratkaisujen tiedot voivat joskus olla harhaanjohtavia. Koska tällaisiin aineistoihin perustuvilla päätöksillä voi olla kauaskantoisia seurauksia, on tärkeää olla tietoinen ongelmasta ja varmistaa, että analyysitulokset ovat luotettavia. Mahdollisista haasteista huolimatta tietojen analysointi ja myPARM BIactin kaltaisen BI-ohjelmiston käyttö on erittäin hyödyllistä ja tärkeä osa menestyksekästä liiketoimintastrategiaa.
MyPARM BIactin kaltaista BI-ohjelmistoa on mahdollista ja kannattavaa käyttää myös olemassa olevien tietojen laadun tarkistamiseen ja visualisointiin. Esimerkiksi puutteelliset tai virheelliset tiedot sekä loogisiin yhteyksiin ja riippuvuuksiin liittyvät epäjohdonmukaisuudet voidaan näyttää suoraan kojelaudassa.

Lue lisää Business Intelligence Software -ohjelmistosta myPARM BIact:

Haluaisitko tutustua myPARM BIactiin demoesityksessä? Siinä tapauksessa voit varata ajan tapaamiseen vaikka samantien!

Your registration could not be saved. Please try again.
Your subscription was successful. Please check your mailbox and confirm your registration.
Newsletter
Subscribe to our monthly newsletter and stay informed about Parm AG products, news, trends in project management as well as offers and events.